检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用研究 2023年第8期40卷 2281-2285,2297页

作者：赖尉文贺维哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院哈尔滨150025 中国人民解放军火箭军工程大学西安710025

当前集成学习中的结合策略难以兼顾各个基学习器之间的信息和模型的可解释性。使用证据推理(evidential reasoning,ER)规则作为结合策略,将各个基学习器结果作为证据参与融合,可以较好地解决以上问题。但传统ER规则的证据参数是单一的,... 详细信息

当前集成学习中的结合策略难以兼顾各个基学习器之间的信息和模型的可解释性。使用证据推理(evidential reasoning,ER)规则作为结合策略,将各个基学习器结果作为证据参与融合,可以较好地解决以上问题。但传统ER规则的证据参数是单一的,对不同的基学习器模型使用相同的证据参数显然是不合理的。为此,提出一种基于自适应证据推理(adaptive-evidential reasoning,A-ER)规则的集成学习方法,该方法在每次证据融合前对证据的类别进行判断,针对不同的证据类别自适应分配不同的证据参数。通过不同的分类案例表明,该方法与案例中其他方法相比具有更高的分类精度,证明了该方法使证据参数设置更加合理且具有更好的可解释性和泛化能力。

关键词：证据推理规则集成学习结合策略自适应

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基于深度受限玻尔兹曼机的个性化推荐算法

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数据采集与处理 2022年第2期37卷 456-462页

作者：谢妙邓育林吕洁玉林师范学院计算机科学与工程学院玉林537000 南宁师范大学计算机与信息工程学院南宁530299

为了提高个性化推荐系统性能,提出了一种基于深度受限玻尔兹曼机的个性化推荐方法。首先通过提取推荐系统的用户和资源特征构建多层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)网络,从而形成深度受限玻尔兹曼机个性化推荐模型;... 详细信息

为了提高个性化推荐系统性能,提出了一种基于深度受限玻尔兹曼机的个性化推荐方法。首先通过提取推荐系统的用户和资源特征构建多层受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann machine,RBM)网络,从而形成深度受限玻尔兹曼机个性化推荐模型;其次通过可视和隐藏层的边缘概率分布求解待推荐训练样本的最大似然度;然后结合对比散度(Contrast divergence,CD)重构来获得RBM主要参数更新方式,并通过可视和隐藏层的正反向更新,来获得稳定的RBM结构;最后利用计算用户资源评分值实现个性化推荐。实验结果表明,在训练样本稀疏度合理范围内,与常用个性化推荐算法比较,所提方法通过合理控制RBM深度和设置合适的隐藏层节点数,能够获得更优的均方根误差(Root mean squared error,RMSE)性能。

关键词：个性化推荐深度受限玻尔兹曼机对比散度边缘概率均方根误差

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头部姿态鲁棒的面部表情识别

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广西师范大学学报（自然科学版） 2024年第6期42卷 126-137页

作者：侯海燕谭玉枚宋树祥夏海英广西师范大学电子与信息工程学院/集成电路学院广西桂林541004 广西师范大学计算机科学与工程学院广西桂林541004

针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题,本文提出一种双分支特征融合(dual-branch feature fusion,DFF)方法,以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先,在表情分支中,采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征,再利用空... 详细信息

针对面部表情识别中受头部姿态干扰导致识别性能低的问题,本文提出一种双分支特征融合(dual-branch feature fusion,DFF)方法,以增强面部表情识别的头部姿态鲁棒性。首先,在表情分支中,采用特征提取模块提取高维粗糙表情特征,再利用空间特征增强(spatial feature enhancement,SFE)模块增强高维表情特征在空间层面的信息交互,从而提升表情分支的表情特征提取能力。同时,在头部姿态分支中,利用预训练并固定权重的头部姿态特征提取(head pose feature extraction,HPFE)模块,提取出人脸表情图像的头部姿态特征。最后,将表情分支中的表情特征与头部姿态分支中的头部姿态特征逐元素相乘融合,实现特征间信息互补,得到对头部姿态鲁棒的情感表征。在RAF-DB和FERPlus数据集上针对2种头部姿态Pose(>30°)、Pose(>45°)进行实验评估:在RAF-DB数据集上识别准确率分别为89.98%、89.96%,在FERPlus数据集上分别为89.20%、87.94%。实验结果表明,本文提出的方法提高了存在头部姿态干扰时面部图像的表情识别准确率,对研究自然环境下面部表情识别具有一定贡献。

关键词：表情识别头部姿态特征提取鲁棒性深度学习

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基于RCJAYA算法的太阳电池参数辨识

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北京航空航天大学学报 2024年第7期50卷 2133-2140页

作者：欧阳城添黄祖威刘裕嘉张林朱东林周昌军江西理工大学信息工程学院赣州341000 江西应用科技学院人工智能学院南昌330100 江西理工大学软件工程学院南昌330000 浙江师范大学计算机科学与技术学院金华321004

为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进... 详细信息

为提升智能优化算法辨识太阳电池参数的精度和准确度,提出一种基于排序概率量化机制和混沌扰动JAYA算法(RCJAYA)的辨识方法。RCJAYA算法根据排序概率选择不同方式对个体进行更新,以平衡局部和全局搜索能力,保持种群多样性;对最优个体进行混沌扰动,发掘更优解替代最差解,提升种群质量;采用替换策略更新陷入停滞的个体,提升算法性能。通过RCJAYA算法辨识参数得到的太阳电池单、双二极管的电流均方根误差最优值分别为9.8602×10^(-4)A、9.8258×10^(-4)A,与JAYA等5种算法对比,结果表明,RCJAYA算法更具优势。根据辨识结果计算出模拟电流,与实测电流进行比对,在单、双二极管上的平均误差分别为0.00084 A、0.00082 A,表明RCJAYA算法辨识的参数值准确可靠。

关键词：太阳电池参数辨识 JAYA算法排序概率混沌扰动

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MAFDNet:复杂环境下图像自适应分类新方法

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数据采集与处理 2023年第6期38卷 1392-1405页

作者：叶继华黎欣陈进江爱文化志章万文涛江西师范大学计算机信息工程学院南昌330022 江西师范大学教育学院南昌330022

复杂环境下,往往困难样本和简单样本并存,现有分类方法主要针对困难样本进行设计,所构建网络用于分类简单样本时会造成计算资源的浪费;而网络修剪和权重量化等方法则不能同时兼顾模型的准确度和存储开销。为提升计算资源的使用效率并有... 详细信息

复杂环境下,往往困难样本和简单样本并存,现有分类方法主要针对困难样本进行设计,所构建网络用于分类简单样本时会造成计算资源的浪费;而网络修剪和权重量化等方法则不能同时兼顾模型的准确度和存储开销。为提升计算资源的使用效率并有更好的准确率,本文着眼于输入样本的空间冗余,提出了复杂环境下图像自适应分类网络MAFDNet,并引入置信度作为分类准确性的判断,同时提出了由内容损失、融合损失和分类损失组成的自适应损失函数。MAFDNet由3个子网组成,输入图像首先被送入到低分辨率子网中,该子网有效提取了低分辨率的特征,具有高置信度的样本先被识别并从网络中提前退出,低置信度的样本则需要依次进入更高分辨率的子网中,而网络中的高分辨率子网具有识别困难样本的能力。MAFDNet将分辨率自适应和深度自适应结合在一起,通过实验表明,在相同计算资源条件下,MAFDNet在CIFAR?10、CIFAR?100和ImageNet这3个复杂环境数据集上的top?1准确率均得到提升。

关键词： MAFDNet 复杂环境自适应分类自适应损失置信度

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基于属性可靠度置信规则库的轴承故障诊断研究

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软件导刊 2024年第3期23卷 94-98页

作者：王铎于延贺维哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

轴承故障诊断是旋转器械健康管理中的一个关键问题。然而,在工程实践中,轴承的观测数据可能会受到一些干扰因素的影响,包括传感器质量和环境中的噪声等。在传统置信规则库(BRB)中,其模型推理假定输入数据完全可靠,但不可靠的观测数据会... 详细信息

轴承故障诊断是旋转器械健康管理中的一个关键问题。然而,在工程实践中,轴承的观测数据可能会受到一些干扰因素的影响,包括传感器质量和环境中的噪声等。在传统置信规则库(BRB)中,其模型推理假定输入数据完全可靠,但不可靠的观测数据会使BRB精度降低。具有属性可靠度的置信规则库模型(BRB-r)提供了一种建模框架和分析方法,是一个能够聚合不可靠定量数据和专家知识的系统。为提高轴承故障诊断精度,提出一种基于BRBr的轴承故障诊断模型。首先,基于统计方法计算属性可靠度;然后,使用证据推理作为模型的推理机;最后,采用投影协方差矩阵自适应进化策略(P-CMA-ES)对模型进行参数优化。验证实验结果表明,BRB-r在一定程度上能够消除观测数据中不确定性信息的影响,并对不可靠数据进行有效处理,具备良好的诊断效果。

关键词：故障诊断置信规则库属性可靠度证据推理

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基于Stacking集成和偏探索贝叶斯优化的特征选择

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山西大学学报(自然科学版) 2024年第1期47卷 93-102页

作者：孙林郭嘉琪朱雨晨陈森天津科技大学人工智能学院河南师范大学计算机与信息工程学院

针对高维基因数据集的最优特征子集不易确定，以及传统的贝叶斯优化算法容易陷入局部最优，导致无法快速筛选出最优参数等问题，本文提出了一种基于Stacking集成和偏探索贝叶斯优化的基因选择方法。首先，使用卡方过滤法剔除原始特征空... 详细信息

针对高维基因数据集的最优特征子集不易确定，以及传统的贝叶斯优化算法容易陷入局部最优，导致无法快速筛选出最优参数等问题，本文提出了一种基于Stacking集成和偏探索贝叶斯优化的基因选择方法。首先，使用卡方过滤法剔除原始特征空间中的冗余基因，获得相关性较高的基因，通过贝叶斯优化算法的采集函数进行改进，引入跳出系数，使得贝叶斯优化算法能够自适应地跳出局部最优，降低开销并加快寻优的效率；然后，使用偏探索贝叶斯优化寻找随机森林的最优参数，使用优化后随机森林模型筛选最优基因子集；最后，设计了一种Stacking集成模型框架来构建分类器，并对最优基因子集进行分类，进而构建了基于Stacking集成和偏探索贝叶斯优化的基因选择算法。在9个公开的基因表达谱数据集上进行仿真实验，结果表明所提算法可以快速筛选出最优的基因子集，且具有较高的分类精度。

关键词：基因选择 Stacking算法贝叶斯优化算法随机森林模型

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结合灰狼优化算法和动态邻域的三支密度峰值聚类算法

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长江信息通信 2024年第1期37卷 70-73,77页

作者：陈沛琦黄春梅哈尔滨师范大学计算机科学与信息工程学院黑龙江哈尔滨150025

针对密度峰值聚类算法聚类效果受截断距离dc的取值影响较大以及传统二支聚类处理不确定数据强制划分带来的决策错误,提出结合灰狼优化算法和动态邻域的三支密度峰值聚类算法。首先,为解决截断距离dc的选取难问题,将聚类内部指标Silhoue... 详细信息

针对密度峰值聚类算法聚类效果受截断距离dc的取值影响较大以及传统二支聚类处理不确定数据强制划分带来的决策错误,提出结合灰狼优化算法和动态邻域的三支密度峰值聚类算法。首先,为解决截断距离dc的选取难问题,将聚类内部指标Silhouette指标作为目标函数,利用灰狼优化算法(GWO)的全局寻优能力求解最优的截断距离dc;为了使不确定数据的划分更加合理,结合动态邻域的思想,利用K近邻算法将二支聚类结果转化为三支聚类结果。通过在人工数据集以及UCI真实数据集的实验验证,该算法的聚类精度和总体性能优于其他5种对比算法。

关键词：密度峰值聚类灰狼优化算法三支聚类截断距离

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基于边缘计算的并行密钥隔离聚合签名方案

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电子学报 2024年第3期52卷 1002-1015页

作者：周利峰殷新春宁建廷扬州大学信息工程学院江苏扬州225127 扬州大学广陵学院江苏扬州225128 福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350007 中国科学院信息工程研究所信息安全国家重点实验室北京100093

无线医疗传感器网络的出现为患者的治疗带来了极大的便利.但是,无线医疗传感器网络中往往都使用不可信的公共信道进行数据通信并且只有唯一的云服务器处理大量的医疗数据,这就导致了通信安全、隐私保护、密钥泄露、云服务器计算负担过... 详细信息

无线医疗传感器网络的出现为患者的治疗带来了极大的便利.但是,无线医疗传感器网络中往往都使用不可信的公共信道进行数据通信并且只有唯一的云服务器处理大量的医疗数据,这就导致了通信安全、隐私保护、密钥泄露、云服务器计算负担过大、延迟高等问题.此外,现有的大多数无证书聚合签名方案无法抵抗完全选择密钥攻击.针对上述问题,本文提出一种适用于无线医疗传感器网络基于边缘计算的无证书并行密钥隔离聚合签名方案.方案引入边缘计算的架构使得签名的验证和聚合过程在更靠近终端用户的边缘层进行,在降低中心云服务器计算负担的同时还能有效的保护患者的隐私.本文方案继承了无证书和密钥隔离技术的优点,同时避免了复杂的证书管理、密钥托管以及密钥暴露等问题.在随机预言模型下证明了本文方案可以抵抗完全选择密钥攻击、Type I攻击以及Type II攻击.性能分析表明,与相关无证书签名方案相比,本文方案的计算开销至少可降低74.03%,通信开销至少可降低25%.

关键词：无线医疗传感器网络无证书聚合签名并行密钥隔离边缘计算随机预言模型完全选择密钥攻击

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近场场景下NOMA系统的物理层安全策略分析

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电讯技术 2025年

作者：段莉莉刘学育王映晖章磊湖北师范大学计算机与信息工程学院湖北师范大学物理与电子科学学院湖北理工学院电气与电子信息工程学院

非正交多址接入（NOMA）的核心在于在同一无线资源上为多个用户同时提供服务以提高频谱效率。然而，由于资源的共享，NOMA存在安全漏洞。针对这一问题，提出了一个近场安全传输框架，并设计了一种两阶段波束成形优化策略以对抗内部窃听... 详细信息

非正交多址接入（NOMA）的核心在于在同一无线资源上为多个用户同时提供服务以提高频谱效率。然而，由于资源的共享，NOMA存在安全漏洞。针对这一问题，提出了一个近场安全传输框架，并设计了一种两阶段波束成形优化策略以对抗内部窃听。该策略首先基于半正定松弛（SDR）将原始问题中的非凸约束转化为等价的半正定松弛形式，再利用连续凸逼近（SCA）将处理后的原始问题转化为一系列的连续凸问题，并通过逐步迭代来逼近原始问题的最优解。仿真结果显示，相较于远场通信，该近场安全传输框架能显著提高信息传输的安全性，具体表现为在基站最大传输功率下，信息传输的平均保密率提高了约28%。

关键词：非正交多址: 近场通信 :波束成形 :物理层安全

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